1.任务描述本关任务：利用遗传算法求解 TSP 问题。2.相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：1. 遗传算法；2. TSP问题。遗传算法一个后继状态由两个父状态决定，以k个随机产生的状态开始（population），一个状态表示成一个字符串。定义一个健康度量函数用来评价状态的好坏程度，通过选择，交叉，突变的操作产生下一轮状态。

主要思想是利用一个估价函数f(n)来评估每个节点n的优先级，f(n)由两部分组成：g(n)表示从起点到节点n的实际代价，h(n)表示从节点n到终点的预估代价。，算法所采用的启发式搜索可以利用实际问题所具备的启发式信息来指导搜索，从而减少搜索范围，控制搜索规模，降低实际问题的复杂度。每次扩展完节点后都要对扩展集合里的节点进行一次优先级的排序，用于下一个循环来取出当前优先级最高的节点。如果邻居节点不在

这个实验要求做一个深度学习项目，做头歌的或者自己在华为云找一个都行，然后在华为云一眼就相中了这个篮球检测模型的项目（篮球爱好者狂喜），通过这次实验也学习到了许多东西，了解了一些课上没有讲到的内容，但是因为源码的代码量太多而且接口也很多，所以对源码并不是很熟悉在进行实验过程中，我使用YOLO算法对篮球比赛的图片进行推理，并成功地分析出了图片中的篮球队员及其动作，如进攻、防守、走路、跑步、盖帽、摔跤等

本章主要讨论关于内存空闲空间管理的一些问题。如果需要管理的内存空间被划分为固定大小的单元，空闲空间管理就很容易。在这种情况下，只需要维护这些大小固定的单元的列表，如果有内存分配请求，就返回列表中的第一项。但是，如果空闲空间由大小不同的单元构成，管理就变得比较困难。这种情况出现在用户级的内存分配库（如malloc()和free()），或者操作系统用分段的方式实现虚拟内存。在这两种情况下，出现了外部碎

早点写完，免得夜长梦多本作业使用 disk.py 来帮助读者熟悉现代磁盘的工作原理。 它有很多不同的选项，与大多数其他模拟不同，它有图形动画， 可以准确显示磁盘运行时发生的情况。详情请参阅 README 文件。37.1问题描述计算以下几组请求的寻道、旋转和传输时间: -a 0，-a 6，-a 30，-a 7，30，8， 最后计算 -a 10,11,12,13解答-a 0首先运行命令python2

使用工具来研究文件系统状态如何随着各种操作的发生而改变。文件系统以空 状态开始，只有一个根目录。模拟发生时会执行各种操作，从而慢慢改变文件系统的磁 盘状态。详情请参阅文件用一些不同的随机种子（比如 17、18、19、20）运行模拟器，看看你是否能确定每 次状态变化之间一定发生了哪些操作。首先弄清不同操作会使磁盘状态发生何种改变：然后根据磁盘状态的改变确定发生了何种操作。运行命令：操作1同时修改了i

理解和掌握数据库DDL语言，能够熟练使用SQL DDL 语句创建、修改和删除数据库、模式和基本表。可以先定义零件供应商子模式,包括Part、Suppler和 PartSupp三个基本表,类似学生、课程和选课数据库模式。可以先不定义实体完整性和参照完整性,待讲完有关概念后再在实验3中练习。正确理解数据库模式结构,才能正确设计数据库查询;连接查询是数据库SQL查询中最重要的查询,连接查询的设计要特别注

Verilog写的 组合电路都没有什么难度，直接按照要求写就行。

作为电子电路总成绩的重要组成部分之一，一个完整的CPU设计起来难度可以想象，特别是对于第一次接触Verilog的来说。不过这cpu难归难，我还是认为越早做完越好，因为根据同一届的经验来看越接近验收的那两天熬夜熬的越猛，恰逢期末复习时间，如果不早点弄好这个CPU的话还是很容易忙的焦头烂额的。最后得的成绩不记得了多少了，好像是95还是多少，我感觉我cpu完成得也没问题，性能也比较好，测试程序也是自己写

主要思想是利用一个估价函数f(n)来评估每个节点n的优先级，f(n)由两部分组成：g(n)表示从起点到节点n的实际代价，h(n)表示从节点n到终点的预估代价。，算法所采用的启发式搜索可以利用实际问题所具备的启发式信息来指导搜索，从而减少搜索范围，控制搜索规模，降低实际问题的复杂度。每次扩展完节点后都要对扩展集合里的节点进行一次优先级的排序，用于下一个循环来取出当前优先级最高的节点。如果邻居节点不在